Sirvi Autor "Traat, Imbi, juhendaja" järgi

Nüüd näidatakse 1 - 20 21

Andmete kogumise juhtimine tasakaaluindikaatori abil
(Tartu Ülikool, 2013-06-10) Roosileht, Nora; Traat, Imbi, juhendaja; Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond; Tartu Ülikool. Matemaatilise statistika instituut
Käesolev bakalaureusetöö käsitleb andmete kogumise juhtimist tasakaaluindikaatorite abil valikuuringutes. Kadu on sage probleem uuringutes. Valimisse sattunud objektidelt ei saada andmeid, sest inimesed jätavad küsimustele vastamata, neid ei saada kätte või ajapuuduse tõttu ei ole võimalik kõiki objekte küsitleda. Tagajärjeks on kallutatud vastanute hulk, mis on paljude näitajate osas ebaproportsionaalne valimi suhtes, ja mida kasutades tekivad nihkega hinnangud. Särndal (2011a) on välja töötanud indikaatorid, mis võimaldavad vastanute hulga tasakaalu mõõta. Indikaatorid võrdlevad abitunnuste keskmisi vastanute hulgas ja kogu valimis. Kui keskmised on lähedased, on vastanute hulk tasakaalus. Antud töö eesmärk on leida tasakaaluindikaatori abil mittevastanute hulgast üles need objektid, kelle andmed viiksid kogutud tulemused kõige enam tasakaalu valimi suhtes. Küsitlejate jõupingutused tuleb suunata siis just nende objektide kättesaamisele. Töö esimeses pooles tutvustatakse tasakaaluindikaatoreid, mille abil on võimalik mõõta vastanute hulga tasakaalu kogu valimi suhtes. Varasemas bakalaureusetöös, Mätik (2012), on juba käsitletud tasakaaluindikaatoreid, nende tuletamist ning omadusi, seetõttu tuuakse sellest materjalist välja vaid vajalik. Antud bakalaureusetöös vaadeldakse kõne all olevate indikaatorite käitumist praktikas. Töö teises pooles rakendataksegi tasakaaluindikaatorite leidmist ning vastanute hulga valimi suhtes tasakaalu viimist reaalsete andmete peal. Autori panuseks on tasakaaluindikaatori töö põhimõtte selgitamine, reaalsete andmete saamine ja kasutatavaks teisendamine, ülesande püstitamine, mis imiteerib andmekogumisprotsessi, programmi kirjutamine, mis võimaldab indikaatori katsetamist andmekogumisprotsessis ja selle protsessi suunamist, ning tulemuste interpreteerimine. Bakalaureusetöö on kirjutatud tekstitöötlusprogrammiga Texmaker. Programm on koostatud ja arvutused teostatud statistikapaketiga R.
Bootstrap valikuteoorias
(Tartu Ülikool, 2001) Rjabinin, Jevgeni; Traat, Imbi, juhendaja; Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond; Tartu Ülikool. Matemaatilise statistika instituut
Description of sampling designs by eigenvalues
(Tartu Ülikool, 2001) Obidina, Tatjana; Traat, Imbi, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatilise statistika instituut
Eesti täiskasvanud rahvastiku tervisekäitumise uuringu lisavalimi moodustamine
(2019) Muhu, Kristina; Traat, Imbi, juhendaja; Eigo, Natalja, juhendaja; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond
Bakalaureusetöö eesmärk on lisavalimimahu leidmine Eesti täiskasvanud rahvastiku tervisekäitumise uuringu jaoks, mis on regulaarne uuring, kuid mille valimimahust ei piisa esinduslike tulemuste saamiseks väikestes gruppides. Töö käigus leitakse lisavalimimaht nii, et etteantud täpsusega tulemused saadakse kaheksa maakonna rühma kaupa, mis on jagatud kahte vanuserühma 16-34 ja 35-64. Töös antakse ülevaade Eesti täiskasvanud rahvastiku tervisekäitumise uuringust ning ühisuuringust Finbalt Health Monitor. Töö teises osas tuletatakse valimimahu arvutamise valemid etteantud täpsuse korral ning leitakse vastavad valimimahud 16 kihis. Kolmandas osas täpsustatakse lisavalimimahud arvestades 2016. aasta Eesti täiskasvanud rahvastiku tervisekäitumise uuringu vastamismäärasid.
Empiirilise tõepära meetod valikuuringutes
(2016) Tüli, Kristi; Traat, Imbi, juhendaja; Lepik, Natalja, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
Magistritöö eesmärk on anda ülevaade empiirilise tõepäraga lähenemisest suurusega võrdelise tagasipanekuga valiku näitel. Antud lähenemise korral saab moodustada disainipõhised usaldusintervallid üldkogumi keskmisele, kogusummale või kvantiilidele ning nende leidmisel pole vaja teada dispersiooni hinnanguid. Lisaks võrreldakse simuleerimisülesande abil saadud tulemusi varasemalt tuntud valemitega valikuuringutes. Uue meetodi tutvustamisel on aluseks võetud Berger ja De La Riva Torrese (2016) artikkel "Empirical Likelihood con dence interval for complex sampling designs".
Empiirilist tõepära kasutavad hinnangud kaoga valikuuringutes
(Tartu Ülikool, 2008) Mäsak, Aldo; Traat, Imbi, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatilise statistika instituut
Improving accuracy of survey estimators by using auxiliary information in data collection and estimation stages
(2017-12-13) Lumiste, Kaur; Traat, Imbi, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond
Valikuuringute keskkond on pidevas muutuses ja arenev. Pidevalt arendatakse uusi uuringute disaine, mis üritavad lahendada uuringufirmade ühe süvenevaid probleeme, nagu langevad vastamismäärad, vähenevad uuringute eelarved ja vastajate suur koormus küsitluste paljususe tõttu. Enamus uuemaid meetodeid kasutab abiinformatsiooni – informatsioon kõikide üldkogumi elementide kohta, mida saab kasutada kõigis uuringu etappides. Käesolevas dissertatsioonis on fookuses andmete kogumise ja hindamise etapid. Andmete kogumisel paratamatult ei saada kõikide valimi elementide vastuseid kätte ehk tekib kadu. Lõplik vastanute hulk pole seetõttu esinduslik üldkogumi suhtes. Kohanduvate disainide korral sekkutakse andmete kogumise protsessi ja juhitakse vastajate kaasamist abitunnuseid kasutavate indikaatoritega, et saavutada esinduslikum vastanute hulk hindamise etapiks. Töös kasutame tasakaalu indeksit, mis mõõdab abitunnuste keskmiste erinevust vastanute hulgas ja valimis. Tasakaalu indeksi abil andmete kogumise suunamist nimetame tasakaalustamiseks. Väitekirjas esitame teoreetilisi tulemusi, mis näitavad tasakaalustamise positiivseid tagajärgi. Näitame, et kahel erijuhul leidub seos tasakaalu indeksi ja kao poolt tingitud nihke vahel, ning tasakaalustamise püüdlused andmete kogumise etapis vähendavad suure kaost tingitud nihke tekkimise riski. Kui hindamise etapil saame lisa abitunnuseid, näiteks välitööde protsessis tekkivad andmed, siis abitunnuste vektor erineb andmete kogumise ja hindamise etappidel. Töös tuletame valemid, kus saame lisa abitunnuste mõju välja tuua ja uurida. Üks võimalik abiinformatsiooni allikas on varasemad küsitlusuuringud. Töös uurime juhtu, kus tahame hinnata kahe tunnuse järgi ristklassifitseeritud osakogumites uuritavaid tunnuseid ja saavutada kooskõla teistest uuringutest pärineva marginaalsete osakogumite infoga. Käsitletakse kahte võimalikku meetodit ja antud erijuhu jaoks on tuletatud valemid. Kõik tulemused on illustreeritud simulatsioonide abil.
Imputeerimis- ja kaalumismeetodite mõju hinnangute nihkele
(Tartu Ülikool, 2009) Toompere, Karolin; Traat, Imbi, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatilise statistika instituut
Kalibreerimismeetod valikuuringute teoorias ja praktikas
(Tartu Ülikool, 2008) Krylova, Oxana; Traat, Imbi, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatilise statistika instituut
Kao mõju mõõtmine nii valimi võtmise kui ka hindamise etapil
(Tartu Ülikool, 2012) Mätik, Maiken; Traat, Imbi, juhendaja; Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond; Tartu Ülikool. Matemaatilise statistika instituut
Logistilise ja aditiivse logistilise mudeli võrdlus saarlaste antropoloogiliste mõõtmiste näitel
(2018) Gorbova, Jelena; Traat, Imbi, juhendaja; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond
Bakalaureusetöö eesmärk on võrrelda omavahel logistilist regressioonimudelit ja aditiivset logistilist mudelit binaarses klassifitseerimisülesandes. Töö teoreetilises osas antakse ülevaade klassifitseerimise ideest, logistilisest regressioonimudelist ning põhjalikumalt vaadeldakse üldistatud aditiivset mudelit ja selle erijuhtu – aditiivset logistilist mudelit. Praktilises osas rakendatakse mõlemaid mudeleid saarlaste antropoloogilistel mõõtmistel puht- ja segasaarlaste klassifitseerimiseks. Saadud mudeleid võrreldakse tehisõppe kontekstis, ristvalideerimise teel hinnatakse nende prognoosivõimet uute andmete korral.
Mittelineaarsed regressioonmudelid rakendusega spordiandmetele
(Tartu Ülikool, 2017) Ellisaar, Markus; Traat, Imbi, juhendaja; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond
Kõiki praktikas esinevaid andmestikke ja tunnuste vahelisi seoseid ei ole võimalik lineaarselt piisavalt täpselt kirjeldada. Käesoleva töö peamiseks eesmärgiks on uurida erinevaid mittelineaarseid mudeleid ja tutvustada nende teooriat ning kasutamist. Illustreeriva materjalina on toodud näidetena ka graafikuid, mis aitavad kõiki regressioonitüüpe paremini mõista. Töö lõpetavad kergejõustiku Berliini maailmameistrivõistluste 100m jooksu mõõtmiste peal tehtud praktilised näited.
Modelling late invoice payment times using survival analysis and random forests techniques
(2016) Smirnov, Janika; Traat, Imbi, juhendaja; Küngas, Peep, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
The aim of this thesis is to explore possibilities of modelling late payment times of invoices in business-to-business sales process using real data of sales ledgers. Survival analysis and a novel ensemble method of Random Survival Forests is applied to the right-censored data of late invoices. A theoretical overview of Random Survival Forests is given and concordance index as a performance measure for survival models is explained. A comprehensive overview of data preprocessing and deriving payment times from sales ledgers is presented. We propose two separate models, for first-time debtors and for repeated debtors, and explore the effect of different predictors in a model. Random Survival Forests prove to have advantages over Cox Proportional Hazards model as there are no underlying assumptions that need to be taken into consideration. Overall, it is concluded that Random Survival Forests model which additionally uses historical payment behaviour of debtors, performs the best in ranking payment times of late invoices.
Modifitseeritud regressioonhinnang Eesti tööjõu-uuringu näitel
(2019) Kapp, Kaidi; Traat, Imbi, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
Eesti tööjõu-uuring on pidevuuring, kus valimisse sattunud leibkondi küsitletakse korduvalt kindla ajavahemiku järel. Praegu kasutatakse hinnangute parandamiseks kolme kuu libiseva keskmise hinnangut ja kaalude kalibreerimist uuritava ajahetke andmeid kasutades. Modifitseeritud regressioonhinnang (regression composite estimation) kasutab lisaks uuritava ajahetke andmetele ka eelmistel perioodidel kogutud informatsiooni, et parandada hinnangute täpsust. Käesolevas töös tutvustatakse modifitseeritud regressioonhinnangu metoodikat ning rakendatakse seda Eesti tööjõu-uuringu andmetele kuiste hinnangute arvutamiseks.
Mõõtmisvead valikuteoorias
(Tartu Ülikool, 2002) Bild, Piret; Traat, Imbi, juhendaja; Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond; Tartu Ülikool. Matemaatilise statistika instituut
Ökonomeetrilise mudeli leidmine pangaettevõtte näitel
(Tartu Ülikool, 2008) Säks, Kerli; Traat, Imbi, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatilise statistika instituut
Statistilisest metsainventeerimisest Eestis
(Tartu Ülikool, 2001) Leiten, Elsa; Traat, Imbi, juhendaja; Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond; Tartu Ülikool. Matemaatilise statistika instituut
Tervishoiutöötajate aruandluskoormuse vähendamine veereva ja kahe hetke valimidisaini abil
(2020) Sokurova, Diana; Traat, Imbi, juhendaja; Eigo, Natalja, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
Käesoleva magistritöö eesmärk on uurida, kas iga-aastast aruandlust saab asendada uuringutega, kus küsitletakse ainult osa tervishoiuteenuse osutajaid, kuid hinnangud üldkogumi kohta soovitakse anda iga-aastaselt. Töö raames vaadeldakse kaht valikudisaini: veerev ja kahe hetke disain. Mõlemal juhul saadakse kogu üldkogum uurides vaadeldavat ja sellele eelnevat aastat. Veerevat disaini rakendatakse kahel erineval viisil – kogu üldkogumil või ainult osal üldkogumist. Viimasel juhul teatud osa üldkogumist (haiglad) täidab aruandeid iga-aastaselt. Kahe hetke disainis on olemas kattuv osa, samuti haiglad, mida vaadeldakse igal aastal, kuid hinnangud kasutavad kattuva osa põhjal leitud prognoosikonstanti. Käesolevas töös vaadeldakse kindlat aruannet – „Tervishoiutöötajad“ aastatel 2013 – 2018 ning uuritakse kolme parameetri hindamist: tervishoiutöötajate arv, tegelikult täidetud ametikohtade arv ja keskmine vanus. Tervishoiuteenuse osutajate kahe järjestikuse aasta vahel jagamiseks kasutatakse algoritmi, mis tagab võimalikult sarnased pooled teenuse liikide ja isikute arvu (või andmetabeli rida-de) suhtes. Lahendatakse ka küsimus, kuidas võtta arvesse üldkogumi iga-aastast muutumist uute ja töö lõpetanud asutuste suhtes. Parimateks hinnanguteks osutusid kattuva osaga veereva disaini hinnangud, kus haiglad esitasid aruandeid iga-aastaselt
Väikeste osakogumite mudelipõhine hindamine
(Tartu Ülikool, 2009) Teska, Annika; Traat, Imbi, juhendaja; Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond; Tartu Ülikool. Matemaatilise statistika instituut
Valikudisaini sõltuvuskarakteristikud
(Tartu Ülikool, 1999) Obidina, Tatjana; Traat, Imbi, juhendaja; Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond; Tartu Ülikool. Matemaatilise statistika instituut